第四章遗传算法精选文档.ppt
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1、第四章遗传算法本讲稿第一页，共三十七页w教学重点 掌握遗传算法的二进制编码 掌握遗传算法的适应度函数设计 掌握遗传算法的三个遗传算子w教学难点 遗传算法的三个遗传算子本讲稿第二页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 4.1.1 4.1.1 遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展 4.1.2 4.1.2 生物进化理论和遗传学的基本知识生物进化理论和遗传学的基本知识生物进化理论和遗传学的基本知识生物进化理论和遗传学的基本知识 4.1.3 4.1.3 遗传算法的思路与特点遗传算法的思路与特点遗传算法的思路与特点遗传算法的思路与特点 4.1.4 4.1
2、.4 遗传算法的基本操作遗传算法的基本操作遗传算法的基本操作遗传算法的基本操作 4.1.5 4.1.5 遗传算法的应用遗传算法的应用遗传算法的应用遗传算法的应用 4.2 基本遗传算法基本遗传算法 4.2.1 4.2.1 简单函数优化的实例简单函数优化的实例简单函数优化的实例简单函数优化的实例 4.2.2 4.2.2 遗传基因型遗传基因型遗传基因型遗传基因型 4.2.3 4.2.3 适应度函数及其尺度变换适应度函数及其尺度变换适应度函数及其尺度变换适应度函数及其尺度变换 4.2.4 4.2.4 遗传操作遗传操作遗传操作遗传操作选择选择选择选择 4.2.5 4.2.5 遗传操作遗传操作遗传操作遗传
3、操作交叉交叉交叉交叉/基因重组基因重组基因重组基因重组 4.2.6 4.2.6 遗传操作遗传操作遗传操作遗传操作变异变异变异变异 4.2.7 4.2.7 算法的设计与实现算法的设计与实现算法的设计与实现算法的设计与实现 4.2.8 4.2.8 模式定理模式定理模式定理模式定理 智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年 本讲稿第三页，共三十七页4.3 遗传算法的改进遗传算法的改进 4.3.1 CHC4.3.1 CHC算法算法算法算法 4.3.2 4.3.2 自适应遗传算法自适应遗传算法自适应遗传算法自适应遗传算法 4.3.3 4.3.3 基于小生境技术的遗传算法基于小生境技术的遗传算法
4、基于小生境技术的遗传算法基于小生境技术的遗传算法4.4 遗传算法的应用遗传算法的应用 4.4.1 4.4.1 解决带约束的函数优化问题解决带约束的函数优化问题解决带约束的函数优化问题解决带约束的函数优化问题 4.4.2 4.4.2 解决多目标优化问题解决多目标优化问题解决多目标优化问题解决多目标优化问题 4.4.3 4.4.3 解决组合优化问题解决组合优化问题解决组合优化问题解决组合优化问题 4.4.4 4.4.4 遗传算法在过程建模中的应用遗传算法在过程建模中的应用遗传算法在过程建模中的应用遗传算法在过程建模中的应用 4.4.5 4.4.5 遗传算法在模式识别中的应用遗传算法在模式识别中的应
5、用遗传算法在模式识别中的应用遗传算法在模式识别中的应用智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年 本讲稿第四页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年 w产生产生w早早在在50年代年代，一些生物学家开始研究运用数字计算机模一些生物学家开始研究运用数字计算机模拟生物的自然遗传拟生物的自然遗传与自然进化过程与自然进化过程；w1963年年，德国柏林技术大学的，德国柏林技术大学的I.Rechenberg和和H.P.Schwefel，做风洞实验时，产生了，做风洞实验时，产生了进化策略进化策略的初步思想；的初步思想；w60年代，年代，L.J.
6、Fogel在设计有限态自动机时提出在设计有限态自动机时提出进化规进化规划划的思想。的思想。1966年年Fogel等出版了基于模拟进化的人工等出版了基于模拟进化的人工智能，系统阐述了进化规划的思想。智能，系统阐述了进化规划的思想。4.1.1 遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展 本讲稿第五页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年 w产生产生w60年代中期，年代中期，美国美国Michigan大学的大学的J.H.Holland教授教授提出提出借鉴生物自然遗传的基本原理借鉴生物自然遗传的基本原理用于自然用于自然 和人工系统的自适应行为研究和
7、串编码技术；和人工系统的自适应行为研究和串编码技术；w1967年，他的学生年，他的学生J.D.Bagley在博士论文中首次提出在博士论文中首次提出“遗遗传算法传算法(Genetic Algorithms)”一词一词；w1975年年，Holland出版了著名的出版了著名的“Adaptation in Natural and Artificial Systems”，标志，标志遗传算法的诞生遗传算法的诞生。4 4.1.1 遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展 本讲稿第六页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年 w发展发展w70年代初，年代
8、初，Holland提出了提出了“模式定理模式定理”（Schema Theorem），一般认为是），一般认为是“遗传算法的基本定理遗传算法的基本定理”，从而奠定了遗传算法研究的理论基础；从而奠定了遗传算法研究的理论基础；w1985年，在美国召开了第一届遗传算法国际会议，并年，在美国召开了第一届遗传算法国际会议，并且成立了国际遗传算法学会且成立了国际遗传算法学会(ISGA，International Society of Genetic Algorithms)；4 4.1.1 遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展 本讲稿第七页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计
9、算数学与统计学院 2013年 w发展发展w1989年，年，Holland的学生的学生D.J.Goldherg出版了出版了“Genetic Algorithms in Search,Optimization,and Machine Learning”，对遗传算法及其应用作了全面而系统的论述；，对遗传算法及其应用作了全面而系统的论述；w1991年，年，L.Davis编辑出版了遗传算法手册，其中包编辑出版了遗传算法手册，其中包括了遗传算法在工程技术和社会生活中大量的应用实例。括了遗传算法在工程技术和社会生活中大量的应用实例。4.1.1 .1.1 遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展遗传算法的产生
10、与发展遗传算法的产生与发展 本讲稿第八页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年w几个名词概念几个名词概念 遗传算法遗传算法进化计算进化计算计算智能计算智能人工智能人工智能 4.1.1 .1.1 遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展 本讲稿第九页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计算华东理工大学自动化系 2007年 w几个名词概念几个名词概念 进化计算：进化计算：4.1.1 .1.1 遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展
11、 由于遗传算法、进化规划和进化策略是不同领域的研究由于遗传算法、进化规划和进化策略是不同领域的研究人员分别独立提出的，在相当长的时期里相互之间没有正人员分别独立提出的，在相当长的时期里相互之间没有正式沟通。直到式沟通。直到90年代，才有所交流。年代，才有所交流。他们发现彼此的基本思想具有惊人的相似之处，于是他们发现彼此的基本思想具有惊人的相似之处，于是提出将这类方法统称为提出将这类方法统称为“进化计算进化计算”(Evolutionary Computation)。本讲稿第十页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年w几个名词概念几个名词概
12、念 计算智能：计算智能：4 4.1.1 .1.1 遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展 计算智能主要包括神经计算、进化计算和模糊计算计算智能主要包括神经计算、进化计算和模糊计算等。它们分别从不同的角度模拟人类的智能活动，以等。它们分别从不同的角度模拟人类的智能活动，以使计算机具有智能。使计算机具有智能。通常将基于符号处理的传统人工智能称为符号智能，以通常将基于符号处理的传统人工智能称为符号智能，以区别于正在兴起的计算智能。区别于正在兴起的计算智能。符号智能的特点是以知识为基础，偏重于逻辑推理，符号智能的特点是以知识为基础，偏重于逻辑推理，而计算智能则
13、是以数据为基础，偏重于数值计算。而计算智能则是以数据为基础，偏重于数值计算。本讲稿第十一页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年w达尔文的自然选择说达尔文的自然选择说w遗传（遗传（heredity）：子代和父代具有相）：子代和父代具有相 同或相似的性状，保证物种的稳定性；同或相似的性状，保证物种的稳定性；w变异（变异（variation）：子代与父代，子代不同个体之间总）：子代与父代，子代不同个体之间总有差异，是生命多样性的根源；有差异，是生命多样性的根源；w生存斗争和适者生存：具有适应性变异的个体被保留，不生存斗争和适者生存：具有适应
14、性变异的个体被保留，不具适应性变异的个体被淘汰。具适应性变异的个体被淘汰。自然选择过程是长期的、缓慢的、连续的过程。自然选择过程是长期的、缓慢的、连续的过程。4 4.1.2 生物进化理论和遗传学的基本知识生物进化理论和遗传学的基本知识 本讲稿第十二页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年w遗传学基本概念与术语遗传学基本概念与术语w染色体（染色体（chromosome）：遗传物质的载体；）：遗传物质的载体；w脱氧核糖核酸（脱氧核糖核酸（DNA）：大分子有机聚合物，双螺旋）：大分子有机聚合物，双螺旋结构；结构；w遗传因子（遗传因子（gene
15、）：）：DNA或或RNA长链结构中占有一定位置长链结构中占有一定位置的基本遗传单位；的基本遗传单位；4.1.2 生物进化理论和遗传学的基本知识生物进化理论和遗传学的基本知识 本讲稿第十三页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年 w遗传学基本概念与术语遗传学基本概念与术语w基因型（基因型（genotype）：遗传因子组合的模型；）：遗传因子组合的模型；w表现型（表现型（phenotype）：由染色体决定性状的外部表现；）：由染色体决定性状的外部表现；4.1.2 .1.2 生物进化理论和遗传学的基本知识生物进化理论和遗传学的基本知识生物进化
16、理论和遗传学的基本知识生物进化理论和遗传学的基本知识 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 本讲稿第十四页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年 w遗传学基本概念与术语遗传学基本概念与术语w基因座（基因座（locus）：遗传基因在染色体中所占据的位置，）：遗传基因在染色体中所占据的位置，同一基因座可能有的全部基因称为等位基因（同一基因座可能有的全部基因称为等位基因（allele）；）；w个体（个体（individual）：指染色体带有特征的实体；）：指染色体带有特征的实体；w种群（种群（population）：个体的集
17、合，该集合内个体数称为种）：个体的集合，该集合内个体数称为种群的大小；群的大小；4 4.1.2 生物进化理论和遗传学的基本知识生物进化理论和遗传学的基本知识 本讲稿第十五页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年w遗传学基本概念与术语遗传学基本概念与术语w进化（进化（evolution）：生物在其延续生存的过程中，逐渐适）：生物在其延续生存的过程中，逐渐适应其生存环境，使得其品质不断得到改良，这种生命现应其生存环境，使得其品质不断得到改良，这种生命现象称为进化；象称为进化；w适应度（适应度（fitness）：度量某个物种对于生存环境的适）
18、：度量某个物种对于生存环境的适应程度。对生存环境适应程度较高的物种将获得更多应程度。对生存环境适应程度较高的物种将获得更多的繁殖机会，而对生存环境适应程度较低的物种，其的繁殖机会，而对生存环境适应程度较低的物种，其繁殖机会就会相对较少，甚至逐渐灭绝繁殖机会就会相对较少，甚至逐渐灭绝;4 4.1.2 .1.2 生物进化理论和遗传学的基本知识生物进化理论和遗传学的基本知识生物进化理论和遗传学的基本知识生物进化理论和遗传学的基本知识 本讲稿第十六页，共三十七页4.1 遗传算法简介遗传算法简介 智能优化计算智能优化计算数学与统计学院 2013年 w遗传学基本概念与术语遗传学基本概念与术语w选择（选择（
19、selection）：指决定以一定的概率从种群中选择若干）：指决定以一定的概率从种群中选择若干个体的操作个体的操作；w复制（复制（reproduction）：细胞在分裂时，遗传物质）：细胞在分裂时，遗传物质DNA通过复制而转移到新产生的细胞中，新的细胞就继承通过复制而转移到新产生的细胞中，新的细胞就继承了旧细胞的基因了旧细胞的基因;w交叉（交叉（crossover）：在两个染色体的某一相同位置处）：在两个染色体的某一相同位置处DNA被切断，其前后两串分别交叉组合形成两个新的染色体。被切断，其前后两串分别交叉组合形成两个新的染色体。又称基因重组，俗称又称基因重组，俗称“杂交杂交”;4.1.2 .
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